Leveraging knowledge graphs in pharmaceutical supply chains: insights into key drivers of drug shortages

供应链 钥匙(锁) 经济短缺 业务 药品 计算机科学 过程管理 知识管理 产业组织 风险分析(工程) 营销 计算机安全 医学 药理学 语言学 哲学 政府(语言学)
作者
Katharina Eberhardt,Amelie Schwärzel,Florian Klaus Kaiser,Sonja Rosenberg,Frank Schultmann
出处
期刊:International Journal of Production Research [Taylor & Francis]
卷期号:63 (19): 7129-7152 被引量:1
标识
DOI:10.1080/00207543.2025.2496671
摘要

Supply chain issues pose a serious challenge to the pharmaceutical industry. The COVID-19 pandemic, raw material and labour bottlenecks, and rising demand from an ageing population have exacerbated disruptions, sparking discussions on the resilience of pharmaceutical supply chains. In Germany, drug shortages have drastically increased, leading to several supply deficits for specific medicines. The complex environment and extensive information necessitate a unified view that is both scalable and flexible. Therefore, we systematically collect and fuse disparate and heterogeneous medical data sources to build a comprehensive knowledge graph. By integrating interconnections between entities, the graph facilitates the identification of critical suppliers and drug patterns. The results reveal a significant increase in shortages in Germany. The drivers of these shortages are multifaceted and primarily relate to production, market, and process issues. Furthermore, we quantify a shortage's severity and economic impact to support targeted measures. Based on our research, we provide decision support and mitigation strategies, enabling the identification and prioritisation of shortages and strengthening resilience. For companies and governments, understanding the drivers of drug shortages is essential for shaping production and pricing strategies and ensuring supply security. Future studies can extend our dataset and methodology to apply artificial intelligence-based approaches.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
3秒前
cc发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
5秒前
陌小石完成签到 ,获得积分0
5秒前
背后的语海完成签到 ,获得积分10
6秒前
上官若男应助雪山冰川采纳,获得10
6秒前
可爱的函函应助departure采纳,获得10
7秒前
小c发布了新的文献求助10
7秒前
炸春卷关注了科研通微信公众号
9秒前
rioo发布了新的文献求助10
9秒前
2052669099发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
11秒前
阁下完成签到,获得积分10
11秒前
开放的书本完成签到 ,获得积分10
11秒前
完美世界应助YoRHac采纳,获得10
12秒前
蓝天应助arniu2008采纳,获得10
12秒前
枯燥文献完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
13秒前
单纯无声完成签到 ,获得积分10
14秒前
乐乐应助立志的小福瑞采纳,获得30
15秒前
16秒前
16秒前
焱焱完成签到,获得积分20
16秒前
16秒前
departure完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
18秒前
18秒前
搜集达人应助greenoak采纳,获得50
19秒前
雪山冰川发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
19秒前
2052669099发布了新的文献求助10
20秒前
爆米花应助纯真的翠彤采纳,获得10
20秒前
酷波er应助满意日记本采纳,获得200
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
核安全综合知识2024版 500
Photothermal Science and Techniques 500
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7715071
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9270287
关于积分的说明 20081260
捐赠科研通 7291422
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3298365
关于科研通互助平台的介绍 2452559
邀请新用户注册赠送积分活动 2305838